开篇：Redis 不只是缓存

很多人对 Redis 的印象停留在"缓存"二字。实际上，Redis 更像一把瑞士军刀——五大基本类型、三大特殊类型，外加分布式锁、布隆过滤器、限流器……几乎每个后端高频场景都能找到 Redis 的身影。

这篇文章不罗列命令手册，而是按照"数据结构 → 使用场景 → 实战方案"的思路，把 Redis 的核心用法串起来。

一、五大基本类型与使用场景

Redis 有九大数据类型。其中五个是经典类型：String、Hash、List、Set、Sorted Set。三个常用特殊类型：Bitmap、HyperLogLog、GEO。还有一个 Stream（消息队列场景，但生产环境一般用 Kafka/RocketMQ）。

开篇：面试官问"如何估算 XX 的内存占用"，该怎么答？

性能与容量类的面试题，核心考察的不是你能不能算出一个精确数字，而是你有没有定量分析的思维习惯。给你 40 亿个 QQ 号要去重、给你 5 亿条数据要放到布隆过滤器里、给你 3000 QPS 要估算机器数量——这些题目的本质都是一样的：把模糊的业务需求翻译成具体的资源需求。

这篇文章围绕 QPS/RT 估算、布隆过滤器与 Bitmap 的内存计算、以及一系列高频场景题展开，尽可能用真实的数字和计算过程来讲清楚。

一、QPS / RT 估算实战

3000 QPS、RT 200ms，需要几台机器？